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name: video-analysis
description: 视频内容分析技能，支持视频转录，内容分析，知识提取。当用户提到分析视频、视频转录、提取视频内容时触发。
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# 视频分析技能

## 概述

| 能力 | 说明 | 脚本 |
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| 视频转录 | 使用Whisper等工具转录视频内容 | `scripts/transcribe_video.py` |
| 快速转录 | 备用转录方案，支持多种方法 | `scripts/quick_transcribe.py` |
| 内容分析 | 结构化分析视频内容，提取关键信息 | `scripts/analyze_video_content.py` |
| 简单转录 | 基础转录功能 | `scripts/simple_transcribe.py` |
| 音频转MP3 | 使用edge-tts生成音频 | `scripts/text_to_speech.py` |

## 配置

### 环境要求
1. **FFmpeg**: 用于提取音频
2. **Whisper/faster-whisper**: 用于语音识别
3. **edge-tts**: 用于生成音频（微软TTS）
4. **Python依赖**: `openai-whisper`, `faster-whisper`, `edge-tts`, `pydub`, `moviepy`

### 安装依赖
```bash
pip install openai-whisper faster-whisper edge-tts pydub moviepy
```

### 推荐：使用 faster-whisper（更快）
```bash
# 比原版 Whisper 快10倍
pip install faster-whisper

# 使用示例
python -c "from faster_whisper import WhisperModel; model = WhisperModel('tiny', device='cpu', compute_type='int8'); segments, info = model.transcribe('audio.wav', language='zh'); text = ' '.join([s.text for s in segments]); print(text)"
```

### 推荐：使用 edge-tts 生成音频
```bash
pip install edge-tts

# 使用示例
import edge_tts
import asyncio

async def main():
    with open('script.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    communicate = edge_tts.Communicate(text, 'zh-CN-XiaoxiaoNeural')
    await communicate.save('output.mp3')

asyncio.run(main())
```

## 执行规范

### 视频文件预处理
1. **文件名处理**: 避免中文特殊字符和引号
2. **编码检查**: 确保文件可正常读取
3. **路径处理**: 使用绝对路径或相对路径

### 转录流程
1. 提取音频（WAV格式，16kHz，单声道）
2. 加载Whisper模型（自动下载tiny/base模型）
3. 执行转录
4. 保存文本结果

### 分析流程
1. 读取转录文本
2. 结构化分析内容
3. 提取关键概念、技术、原理
4. 生成分析报告

## 快速使用

### 基础转录
```bash
python .opencode/skills/video-analysis/scripts/transcribe_video.py "video.mp4"
```

### 快速转录（备用方案）
```bash
python .opencode/skills/video-analysis/scripts/quick_transcribe.py "video.mp4"
```

### 内容分析
```bash
python .opencode/skills/video-analysis/scripts/analyze_video_content.py "视频标题" "transcription.txt"
```

## 故障排除

### 常见问题
1. **Whisper模型下载失败**: 检查网络连接，或手动下载模型
2. **FFmpeg未安装**: 安装FFmpeg并添加到PATH
3. **内存不足**: 使用tiny模型而非base模型
4. **中文识别不准**: 尝试base模型或添加语言参数

### 备用方案
如果本地Whisper太慢或不可用：
1. 使用在线API（需配置API Key）
2. 使用其他开源工具（FunASR等）
3. 手动转录关键部分

## 应用场景

### 知识提取
- 教育视频内容分析
- 技术教程转录
- 演讲/讲座内容整理

### 内容分析
- 心理学视频技巧分析
- 商业策略视频解析
- 技能教学视频总结

### 研究用途
- 媒体内容分析
- 语言模式研究
- 信息传播研究

## 输出格式

### 转录文本
- 纯文本格式
- 包含时间戳（可选）
- 分段清晰

### 分析报告
- JSON结构化数据
- 关键概念提取
- 技术要点总结
- 伦理风险评估

## 最佳实践

1. **文件命名**: 使用英文名，避免特殊字符
2. **路径管理**: 保持工作目录整洁
3. **模型选择**: 根据需求选择tiny/base模型（faster-whisper推荐tiny）
4. **结果验证**: 人工检查关键部分准确性
5. **知识沉淀**: 转录结果存入知识库系统
6. **音频生成**: 生成MP3前先确保文本是纯文本（无MD格式）

## 常见问题

### Whisper转录太慢
- 使用 faster-whisper 替代，比原版快10倍
- 使用 tiny 模型而非 base 模型

### 生成MP3有杂音
- 确保输入文本是纯文本，无井号等特殊字符
- 使用 edge-tts 的 Xiaoxiao 语音效果较好

## 相关技能

- `knowledge-base-builder`: 知识库建设框架
- `file-reader`: 文档读写编辑
- `log-analyzer`: 日志分析技能

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*技能版本: v1.1.0*
*创建日期: 2026-02-19*
*更新日期: 2026-02-21*
*新增: faster-whisper, edge-tts*